HOADMAP OPS GENAI: Jalan anda untuk menguasai llmops dan ejen

Menguasai Operasi AI Generatif (Gue Ops): Pelan Jalan Komprehensif

Menjadi pakar Ops genai memerlukan bukan sahaja pengetahuan tetapi juga keupayaan untuk menerapkan pengetahuan itu dengan berkesan. Roadmap ini membimbing anda melalui perjalanan pembelajaran berstruktur, berkembang dari konsep asas ke aplikasi praktikal. Kami akan meliputi kejuruteraan cepat, generasi pengambilan semula (RAG), dan agen AI, yang memuncak dalam penguasaan LLMOPS dan AgentOps untuk membina, menggunakan, dan mengekalkan sistem pintar pada skala.

Muat turun Roadmap Genai Ops yang lengkap di sini!

Jadual Kandungan:

• Minggu 1-2: Asas kejuruteraan segera
• Minggu 3-4: Generasi Retrieval-Augmented (RAG)
• Minggu 5-6: menyelam mendalam ke ejen AI
• Minggu 7: Pengenalan kepada LLMOPS
• Minggu 8: Kawalan Penyebaran dan Versi
• Minggu 9: Pemantauan dan pemerhatian
• Minggu 10: Automasi Latihan dan Penskalaan
• Minggu 11: Pertimbangan Keselamatan dan Etika di LLMOPS
• Minggu 12: Gelung Penambahbaikan dan Maklum Balas Berterusan
• Minggu 13: Pengenalan kepada Agentops
• Minggu 14: Ejen Bangunan dan Penapisan AI
• Minggu 15: Orkestrasi Ejen Lanjutan
• Minggu 16: Pemantauan dan Pengoptimuman Prestasi untuk Ejen
• Minggu 17: Keselamatan dan Privasi di AgentOps
• Minggu 18: Pertimbangan Etika di AgentOps
• Minggu 19: Pembelajaran Skala dan Berterusan untuk Ejen
• Minggu 20: Projek Capstone
• Sumber yang disyorkan
• Kursus yang disyorkan
• Kesimpulan

Minggu 1-2: Menguasai kejuruteraan segera

Memahami bagaimana proses bahasa bahasa mendorong dan menghasilkan respons. Pengetahuan asas ini penting untuk komunikasi yang berkesan dengan LLMS.

• Minggu 1: LLM Asas dan Teknik yang Menggalakkan: Terokai Mekanik LLM (tokenisasi, embeddings kontekstual, respons probabilistik), dan belajar sifar-shot, beberapa-tembakan, dan rantaian yang mendorong. Amalan tangan dengan platform seperti Taman Permainan Openai dan muka yang memeluk adalah penting.
• Minggu 2: Mengoptimumkan petunjuk: Memperbaiki arahan untuk tugas-tugas tertentu, menggunakan parameter lanjutan (suhu, token max, urutan berhenti, TOP-P, TOP-K), dan memohon arahan yang dioptimumkan untuk senario dunia nyata (sokongan pelanggan, penjanaan FAQ, penulisan kreatif).

Minggu 3-4: Memanfaatkan Generasi Pengambilan Pengambilan Pengambilan (RAG)

Ketahui cara mengintegrasikan mekanisme pengambilan semula dengan model generatif untuk meningkatkan ketepatan dan konteks.

• Minggu 3: Pengenalan kepada RAG: Tentukan RAG, meneroka manfaatnya, memahami konsep utama (pangkalan pengetahuan, ranking relevan), dan membina sistem RAG yang mudah. Menilai prestasinya terhadap sistem bukan RAG.
• Minggu 4: Integrasi RAG Lanjutan: Melaksanakan pengambilan data dinamik, mengoptimumkan proses pengambilan semula (carian kesamaan dengan embeddings, saluran paip pengambilan berskala), dan reka bentuk saluran paip RAG yang berkesan dengan gelung maklum balas. Membina aplikasi prototaip yang mengintegrasikan pengambilan semula dan generasi.

Minggu 5-6: Membina dan Menggunakan Ejen AI

Leverage Prompt Engineering and RAG Kemahiran untuk mereka bentuk dan membina ejen AI autonomi.

• Minggu 5: Memahami Ejen AI: Tentukan ejen AI, meneroka kes penggunaannya, dan belajar bagaimana untuk mengintegrasikannya dengan arahan dan kain. Memahami jenis ejen yang berbeza (perancangan, penggunaan alat, refleksi, multi-agen).
• Minggu 6: Bangunan dan Penapisan AI AI: Membina prototaip ejen AI asas, yang memberi tumpuan kepada definisi skop, pemilihan jenis ejen, reka bentuk segera, integrasi pengambilan, penalaran pelbagai langkah, dan kerjasama pelbagai agen. Ujian dan penghalusan menyeluruh adalah kunci.

Minggu 7-20: Penguasaan LLMops dan Agentops (deskripsi terperinci minggu 7-20 ditinggalkan untuk keringkasan, tetapi tindak balas asal memberikan maklumat yang komprehensif mengenai setiap topik.)

Sumber dan kursus yang disyorkan: (Senarai yang ditinggalkan untuk keringkasan, tetapi respons asal memberikan senarai terperinci.)

Kesimpulan:

Pelan tindakan ini menyediakan jalan berstruktur untuk menjadi mahir dalam Ops Gue. Amalan yang konsisten dan penerapan konsep yang dipelajari adalah penting untuk berjaya. Ingat bahawa bidang ini sentiasa berkembang, jadi pembelajaran berterusan adalah penting.

Atas ialah kandungan terperinci HOADMAP OPS GENAI: Jalan anda untuk menguasai llmops dan ejen. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!